mod: torch.nn.Module = self.get_submodule(module_path) if not hasattr(mod, param_name): raise AttributeError(mod._get_name() + " has no attribute `" + param_name + "`") param: torch.nn.Parameter = getattr(mod,
当前键值对进入register_parameter()方法。 def __setattr__(self, name: str, value: Union[Tensor, 'Module']) -> None: def remove_from(*dicts_or_sets): for d in dicts_or_sets: if name in d: if isinstance(d, dict): del d[name] else: d.discard(name) params = self.__dict__.g...
我按照官方文档,将其中的self.parameters()改成了mindspore中nn.Cell模块里面的get_parameters()方法,返回的也是迭代器 现在的报错是 :AttributeError: 'Parameter' object has no attribute 'uniform_' 但我在文档里好像没找到uniform_()的替换,请教一下这里该怎么写呀?chengxiaoli 帖子 517 回复 1444 用户您好,...
def__setattr__(self,name,value):...params=self.__dict__.get('_parameters')ifisinstance(value,Parameter):ifparams is None:raiseAttributeError("cannot assign parameters before Module.__init__() call")remove_from(self.__dict__,self._buffers,self._modules)self.register_parameter(name,value)....
remote( "parameter_server", get_parameter_server, args=(num_gpus,)) 就调用到了之前提到的 get_parameter_server,正式构建了参数服务器,注意,这里是在 worker 调用 get_parameter_server,但是 get_parameter_server 在 master 之上运行,在 master 之上建立参数服务器。 此时逻辑拓展如下: 代码语言:javascript ...
2、get_parameters 获取模型参数并将它们作为 NumPy ndarray 的列表返回（这是 flwr.client.NumPyClient 所需要的）3、fit 一看就知道，这是训练本地模型的方法，它有3个作用：使用从服务器接收到的参数更新本地模型的参数在本地训练集上训练模型训练本地模型，并将权重上传服务器 4、evaluate 验证模型的方法：从...
Parameter: fc2.weight, requires_grad: True Parameter: fc2.bias, requires_grad: True 1. 2. 3. 4. 如上所示,fc1层的参数不再计算梯度,而fc2层的参数依然会计算梯度。因此,在调用优化器时,只会更新fc2层的参数。 优化器的选择 在选择优化器时,通常我们会把requires_grad=True的参数传入优化器。以下是一...
Parameter: 是nn.parameter.Paramter,也就是组成Module的参数。例如一个nn.Linear通常由weight和bias参数组成。它的特点是默认requires_grad=True,也就是说训练过程中需要反向传播的,就需要使用这个 import torch.nn as nn fc = nn.Linear(2,2) # 读取参数的方式一 ...
Parameter dense1_bias (shape=(1,), dtype=float32) ) params['params']['layers_2'] FrozenDict({ kernel: Array([[-0.20739523], [ 0.16546965], [-0.03713543], [-0.04860032], [-0.2102929 ], [ 0.163712 ], [ 0.27240783], [-0.4046879 ]], dtype=float32), ...
import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.cuda.get_device_name(0)) 可复现性 在硬件设备(CPU、GPU)不同时,完全的可复现性无法保证,即使随机种子相同。但是,在...